Linux

Ubuntu-Server-Upgrade von 22.04 auf 24.04

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Generell lautet ja meine Empfehlung, bei produktiven Servern niemals ein Distributions-Upgrade durchzuführen, als z.B. ohne Neuinstallation von Ubuntu 22.04 auf 24.04 umzustellen. Manchmal halte ich mich aber selbst nicht an diese Regel. Testobjekt war ein Server mit Apache, MySQL, PHP, Mail (Postfix, Dovecot, OpenDKIM) und Docker.

Natürlich gab es Schwierigkeiten …

Fairerweise muss ich zugeben, dass do-release-upgrade noch gar kein Server-Update auf Version 24.04 vorsieht. Das ist ein wenig überraschend, als Ubuntu 24.04.1 ja bereits freigegeben wurde. Normalerweise ist das der Zeitpunkt, ab dem do-release-upgrade funktionieren sollte. Ich habe das Upgrade mit do-release-upgrade -d erzwungen. Selbst schuld also.

Update: Canonical rät aktuell wegen APT-Problemen explizit davon ab, Upgrades von 22.04 auf 24.04 durchzuführen (siehe https://lists.ubuntu.com/archives/ubuntu-release/2024-September/006225.html).

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KI, Python

Aider — Sieht so die Zukunft des Codings aus?

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Bei der Arbeit für unser KI-Buch bin ich kürzlich über Aider gestolpert. Dabei handelt es sich um ein Konsolenwerkzeug zum Coding. Im Gegensatz zu anderen Tools (ChatGPT, GitHub Copilot etc.), die Sie beim Coding nur unterstützen, ist Aider viel selbstständiger: Sie sagen, was Ihr Programm machen soll. Aider erzeugt die notwendigen Dateien, implementiert die Funktion und macht gleich einen git-Commit. Sie testen den Code, optimieren vielleicht ein paar Details, dann geben Sie Aider weitere Aufträge. Den Großteil der Coding-Aufgaben übernimmt Aider. Sie sind im Prinzip nur noch für das Ausprobieren und Debugging zuständig.

Wie Sie gleich sehen werden, funktioniert das durchaus (noch) nicht perfekt. Aber das Konzept ist überzeugend, und es ist verblüffend, wie viel schon klappt. Aider kann auch auf ein bestehendes Projekt angewendet werden, das ist aber nicht Thema dieses Blog-Beitrags. Generell geht es mir hier nur darum, das Konzept vorzustellen. Viel mehr Details können Sie in der guten Dokumentation nachlesen. Es gibt auch diverse YouTube-Videos. Besonders überzeugend fand ich Claude 3.5 and Aider: Use AI Assistants to Build AI Apps.

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News

📚 Python (3. Aufl.) erschienen

Soeben ist die dritte Auflage meines Python-Bestsellers erschienen:

Für die 3. Auflage habe ich das Buch im Hinblick auf die Python-Version 3.12 aktualisiert. Neu hinzugekommen ist das Kapitel »Python lernen mit KI-Unterstützung«. Es zeigt, wie Ihnen ChatGPT oder ein vergleichbares KI-Tool beim Erlernen von Python helfen kann. Ebenfalls neu ist ein Abschnitt zur Nutzung von Python direkt in Excel.

Viele Beispiele aus der Praxis sowie Übungsaufgaben helfen dabei, Python ohne allzu viel Theorie kennenzulernen. Im handlichen Taschenbuchformat ist das Buch auch unterwegs ein idealer Begleiter. Mehr Details zum Buch gibt es hier:

https://kofler.info/buecher/python/

Linux

Erste Praxiserfahrungen mit Ubuntu Server 24.04

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In den vergangengenen Wochen habe ich die erste »echte« Ubuntu-Server-Installation durchgeführt. Abgesehen von aktuelleren Versionsnummern (siehe auch meinen Artikel zu Ubuntu 24.04) sind mir nicht allzu viele Unterschiede im Vergleich zu Ubuntu Server 22.04 aufgefallen. Bis jetzt läuft alles stabil und unkompliziert. Erfreulich für den Server-Einsatz ist die Verlängerung des LTS-Supports auf 12 Jahre (erfordert aber Ubuntu Pro); eine derart lange Laufzeit wird aber wohl nur in Ausnahmefällen sinnvoll sein.

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News

📚 »Linux-Kommandoreferenz« (6. Aufl.) ist erschienen

Die Linux-Kommandoreferenz ist erstmalig 1995 erschienen. Die Kommandoreferenz war damals aber nur ein 56 Seiten langes Kapitel in der ersten Auflage meines Linux-Buchs. Aufgrund von Platzproblemen musste ich das Kommandoreferenz-Kapitel 15 Jahre später aus dem Linux-Buch entfernen und in ein eigenes Buch auslagern. Die erste Auflage im Taschenbuchformat hatte noch schlanke 176 Seiten. In der gerade neu erschienen sechsten Auflage hat das Buch den dreifachen Umfang!

547 Seiten, Hard-Cover
ISBN: 978-3-367-10103-0
Preis: Euro 29,90 (in D inkl. MWSt.)

 

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Linux, Raspberry Pi

Screen Sharing mit Raspberry Pi Connect

Screen Sharing mit dem Raspberry Pi war schon immer ein fehleranfälliges Vergnügen. In der Vergangenheit hat die Raspberry Pi Foundation auf die proprietäre RealVNC-Software gesetzt. Zuletzt war RealVNC aber nicht Wayland-kompatibel. Die Alternative ist wayvnc, ein Wayland-kompatible VNC-Variante: Wie ich unter Remote Desktop und Raspberry Pi OS Bookworm schon berichtet habe, ist wayvnc aber nicht mit allen Remote-Clients kompatibel, insbesondere nicht mit Remotedesktopverbindung von Microsoft.

Anfang Mai 2024 hat die Raspberry Pi Foundation mit Raspberry Pi Connect eine eigene Lösung präsentiert. Ich habe das System ausprobiert. Um das Ergebnis gleich vorwegzunehmen: Bei meinen Tests hat alles bestens funktioniert, selbst dann, wenn auf beiden Seiten private Netzwerke mit Network Address Translation (NAT) im Spiel sind. Das Setup ist sehr einfach, als Client reicht ein Webbrowser. Geschwindigkeitswunder sind aber nicht zu erwarten, selbst im lokalen Netzwerk treten spürbare Verzögerungen auf.

Der Zugriff auf den Raspberry-Pi-Client erfolgt hier in einem Fenster des Webbrowsers Google Chrome unter macOS

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KI

Einfacher Ollama-Speed-Benchmark

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Die Geschwindigkeit bei der lokalen Ausführung großer Sprachmodelle (LLMs) wird in Zukunft zu einem entscheidenden Kriterium für die CPU/GPU-Auswahl werden. Das gilt insbesondere für Software-Entwickler, die LLMs lokal nutzen möchten anstatt alle Daten an Anbieter wie ChatGPT in die Cloud zu übertragen.

Umso verblüffender ist es, dass es dafür aktuell kaum brauchbare Benchmarks gibt. In Anknüpfung an meinen Artikel Sprachmodelle lokal ausführen und mit Hilfe des Forum-Feedbacks habe ich die folgende Abbildung zusammengestellt.

Textproduktion in Tokens/s bei der lokalen Ausführung von llama2 bzw. llama3

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Linux

Ubuntu 24.04

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Ubuntu 24.04 alias Noble Numbat alias Snubuntu ist fertig. Im Vergleich zur letzten LTS-Version gibt es einen neuen Installer, der nach einigen Kinderkrankheiten (Version 23.04) inzwischen gut funktioniert. Ansonsten kombiniert Ubuntu ein Kernsystem aus Debian-Paketen mit Anwendungsprogramme in Form von Snap-Paketen. Für die einfache Anwendung bezahlen Sie mit vergeudeten Ressourcen (Disk Space + RAM).

Der Ubuntu-Desktop mit Gnome 46

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News

📚 »Raspberry Pi« (8. Aufl.) ist erschienen

Ein Kommentar

Unser Handbuch zum Raspberry Pi ist soeben in der 8. Auflage erschienen:

Umfang: 1045 Seiten
Ausstattung: Farbdruck, Hard-Cover, Fadenbindung
ISBN: 978-3-8362-9666-3
Preis: Euro 44,90 (in D inkl. MWSt.)
Autoren: Michael Kofler, Christoph Scherbeck und Charly Kühnast

pi-cover

Umfassendes Raspberry-Pi-Know-how!

  • Linux mit dem Raspberry Pi.
  • Der Raspberry Pi als Multimedia-Center und Spiele-Konsole
  • Programmierung: Einführung, Grundlagen und fortgeschrittene Techniken, Schwerpunkt Python, außerdem bash, PHP, C, Wolfram Language.
  • Elektronik und Komponenten: von LEDs zu Schrittmotoren, jede Art von Sensoren (Ultraschall, Wasserstand etc.), Bussysteme, Erweiterungen (Gertboard & Co.).
  • Projekte: Home Automation, RFID-Reader, Stromzähler auslesen, WLAN- und TOR-Router, Luftraumüberwachung, NAS etc.
  • Raspberry Pi Pico: MicroPython-Programmiertechniken, CO2-Ampel, Ultraschall-Entfernungsmessung
  • Mit Geleitwort von Eben Upton

Highlights der 8. Auflage

  • aktualisiert im Hinblick auf die neuen Modelle Raspberry Pi 5, Raspberry Pi Zero 2 und Raspberry Pico W
  • berücksichtigt Raspberry Pi OS »Bookworm«
  • PCIe-SSD statt SD-Karte
  • PXE-Boot
  • GPIO Reloaded: Neue Bibliotheken zur GPIO-Programmierung in der Bash, in Python und in C
  • Webserver auf dem Pico W realisieren
  • Home Assistant

Mehr Details zum Buch finden Sie hier.

KI, Linux, macOS

Sprachmodelle (LLMs) lokal ausführen

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ChatGPT, Copilot & Co. verwenden Large Language Models (LLMs). Diese werden auf leistungsstarken Servern ausgeführt und als Cloud-Services angeboten. Das funktioniert wunderbar. Aber nicht jeder will Daten, Text und Code ständig in die Cloud hochladen. Kann man also — mit »gewöhnlicher« Hardware — LLMs auch lokal ausführen?

Tatsächlich ist das verblüffend einfach. Das Tool der Wahl heißt Ollama. Was Docker für Container ist, ist Ollama für LLMs!

Ollama kann ziemlich mühelos unter Linux, macOS und Windows installiert werden. Unter Windows und macOS starten Sie Ollama als Hintergrunddienst mit einer winzigen grafischen Oberfläche (im Prinzip nur ein Icon, das den Status anzeigt). Unter Linux richten Sie den Dienst mit systemctl ein:

systemctl enable --now ollama
Ollama läuft im Terminal, kann aber auch per API genutzt werden (z.B. zur Realisierung einer Web-Schnittstelle).

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